泊松融合进行数据拼接报错

处理x光机数据时，想通过目标图贴上背景的方式，加入更多丰富背景且同时均衡类别数量；使用泊松融合处理；

1.泊松融合代码

"""
泊松融合的demo
"""

import cv2
import numpy as np

if __name__=="__main__":
    # Read images : src image will be cloned into dst
    obj = cv2.imread("./obj_img_lighter_307.jpg")
    dst = cv2.imread("./-nfs-X光机-images-训练集-2019年混合数据-2020-old3-180502_141851_00015428.jpg")

    # Create an all white mask
    mask = 255 * np.ones(obj.shape, obj.dtype)

    # The location of the center of the src in the dst
    width, height, channels = dst.shape
    center = (int(height/2), int(width/2))

    # Seamlessly clone src into dst and put the results in output
    normal_clone = cv2.seamlessClone(obj, dst, mask, center, cv2.NORMAL_CLONE)
    mixed_clone = cv2.seamlessClone(obj, dst, mask, center, cv2.MIXED_CLONE)

    # Write results
    cv2.imwrite("./opencv-normal-clone-example.jpg", normal_clone)
    cv2.imwrite("./opencv-mixed-clone-example.jpg", mixed_clone)

背景图片：

目标图片：

泊松融合（NORMAL_CLONE）结果：

 泊松融合（MIXED_CLONE）结果：

 大批量使用时报错：

完整报错

放大部分：

 不知道是什么原因，图像尺寸都进行了核实，依然出错；

同事说也遇到过类似问题，找不到原因，然后他就硬生生的resize大了背景图；